Activumservicevoorspelling installeren en inschakelen

Installatie en configuratie

Nadat aan de vereisten is voldaan, kunt u doorgaan met de installatie.

• Navigeer naar de locatie voor het installeren van Data 360 apps en sjablonen en selecteer Activumservicevoorspelling. Klik op Installeren.
• Een installatiewizard geeft u de aanwijzing om twee kritieke instellingen te configureren. Deze waarden definiëren hoe het model werkt en kunnen later worden verfijnd.
  • Dagen tussen opeenvolgende reparaties: Dit aantal bepaalt of twee reparaties aan hetzelfde activum als gerelateerd worden beschouwd. Als u dit bijvoorbeeld instelt op 90 dagen, worden een reparatie op 1 januari en een reparatie op 15 maart als een opeenvolgend paar behandeld.

    Het tijdsbestek voor de pull van gegevens moet lang genoeg zijn om deze instelling te ondersteunen. Als u deze waarde instelt op 180 dagen, moet uw gegevenstransformatie Activumserviceactie worden geconfigureerd om minstens een jaar aan historische gegevens op te halen om ervoor te zorgen dat het model deze patronen kan identificeren.

  • Minimaal voorspellingsvertrouwensniveau: Dit stelt een drempel in om voorspellingen met weinig vertrouwen uit te filteren. Een waarde van 75% betekent bijvoorbeeld dat u alleen voorspellingen ziet dat het model 75% vertrouwen heeft of meer vertrouwen in heeft. Controleer na de installatie de prestatiemeetgegevens van uw model in Einstein Studio om de beste drempelwaarde voor uw bedrijfsbehoeften te bepalen en pas deze later aan in de gegevenstransformatie CreateAssetServiceActionScoringData.
• Voltooi de installatie nadat u de instellingen hebt geconfigureerd. U kunt de voortgang ervan bewaken vanaf de pagina App-installatiehistorie.

Uw model beoordelen en verfijnen

Een geslaagde installatie is slechts het begin. De sleutel tot waardevolle voorspellingen is een goed getraind en hoogwaardig model.

• Ga naar Einstein Studio: Open uw zojuist gemaakte voorspellingsmodel.
• Modelprestaties beoordelen: Controleer de meetgegevens van het model voor inzicht in de nauwkeurigheid en effectiviteit ervan. Als de prestaties niet aan uw verwachtingen voldoen, zijn de volgende stappen het controleren van uw gegevens.
• Voldoende gegevens garanderen: AI-modellen vereisen voldoende gegevens om effectief te leren. Einstein Studio heeft minimaal 400 records (historische activumreparaties) nodig om een model te genereren.

  Als u minder dan 400 records hebt, gaat u naar de gegevenstransformatie AssetServiceActionCreation en past u de filters aan om het datumbereik te verbreden en meer historische reparatiegegevens op te halen.

• Kwaliteit van model verbeteren:
  • Gegevenskwaliteit is belangrijk: Onderzoek uw brongegevens op inconsistenties of fouten die van invloed kunnen zijn op modelprestaties.
  • Variabelen optimaliseren: Voor betere resultaten kunt u uw model uitbreiden door het in Einstein Studio te bewerken om variabelen uit te sluiten die niet nodig zijn voor het maken van voorspellingen.
• Het model opnieuw trainen: Nadat u wijzigingen in uw gegevens of modelconfiguratie hebt aangebracht, voert u de relevante Batchgegevenstransformaties (BDT's) opnieuw uit om het model opnieuw te trainen met de bijgewerkte informatie.

Problemen oplossen en geavanceerde overwegingen

• Installatie mislukt: Als de set-up van de app mislukt, worden batchgegevenstransformaties (BDT's) die tijdens het proces zijn gemaakt, niet automatisch verwijderd en kunnen Data 360-kredietpunten nog steeds worden verbruikt. U moet deze componenten handmatig verwijderen voordat u de app opnieuw probeert te installeren.
• Opnieuw installeren: Voor het uitvoeren van een schone herinstallatie moet u eerst handmatig de oorspronkelijk geïnstalleerde app en alle gekoppelde BDT's zoeken en verwijderen.
• Meerdere installaties: Als u de app Activumservicevoorspelling meer dan eens in dezelfde organisatie moet installeren, moet u de naam van de BDT's voor elke installatie wijzigen om conflicten te voorkomen. Een best practice is om de installatiedatum toe te voegen aan de BDT-namen.
• App Label: Houd het toepassingslabel onder 30 lettertekens voor de beste resultaten.